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电子图书
| 电子图书名: |
支持向量机：理论、算法与拓展 |
| 编者: |
邓乃扬，田汉英 |
| 内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
| 所属专业方向: |
算法分析 |
| 出版社: |
科学出版社出版 |
| 来源: |
全文传递，自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑
) \4 f9 l$ Y, Y9 r" o' |0 R; C; @( C4 b- x; @8 t
目录序言
( M9 E, @; d+ a$ w6 V- x符号表
- o! y7 s% t% n0 {+ _& c: ~) i1 D! `第1章 最优化基础
1 i4 h+ g1 B' } 1.1 欧式空间上的最优化问题, i# O, Q9 a4 `! ~
1.1.1 最优化问题实例+ z& O. d6 @8 _$ l# \; h: r
1.1.2 最优化问题及其解
9 u, N' F; t4 X; Q, A9 M 1.1.3 最优化问题的几何解释
) b* ?( C/ s6 r4 Z% x z 1.2 欧式空间上的凸规划
7 Y# K4 _ ]( Z/ C 1.2.1 凸集和凸函数
! ?4 V3 t) k7 X4 ? 1.2.2 凸规划问题及其基本性质% q+ C' l$ I0 F3 ~5 A! L/ m
1.2.3 凸规划的对偶理论
; ~. p# g; a9 r a! ~. ] 1.2.4 凸规划的最优性条件
: G) X3 j: Z6 N% Y; L9 \: z 1.2.5 线性规划2 F: H5 c; }7 `% d% ^7 `. d6 ?
1.3 Hilbert空间上的凸规划9 F9 A/ p. i k. I [
1.3.1 凸函数及Frechet导数0 g% X. J6 W4 `7 b3 h9 D# O
1.3.2 凸规划问题
) p" l& v) b; g( M; m _ 1.3.3 凸规划的对偶理论4 z7 z9 I3 u, N- Z
1.3.4 凸规划的最优性条件7 k! L( \9 z- n) }- Z
1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划 S/ T& f4 z8 R* ^6 F: \" p" d
1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
2 Q% d% K$ E, R5 V/ Z" l+ M 1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论! T' _- D3 o) h4 S3 ]
1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件
: M! d# m1 f+ r; C 1.4.4 二阶锥规划
4 B5 s$ N$ G( O: ] 1.4.5 半定规划2 y7 Y& f `; Z" v' G; j1 C; E; r
1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划
6 ^5 Q5 d; q% q; N 1.5.1 K-凸函数与Frechet导数* L/ b6 n* V% X9 W& o+ Q
1.5.2 凸规划问题7 i. o8 |9 p9 g# X* C
1.5.3 凸规划的对偶理论0 T+ e. w' j4 }4 U' J
1.5.4 凸规划的最优性条件3 V6 d( }2 S' L, [# r
第2章 线性分类机
+ Q* {) t9 X8 m0 A8 h/ [2.1 分类问题的提出# }* d$ l" w! ]( z5 C' h d
2.1.1 例子(心脏病诊断)) v$ F9 D, R8 {+ I$ c
2.1.2 分类问题和分类机
, i5 z: c% [0 i$ j 2.2 线性可分问题的支持向量分类机
* R" y, ?3 J) b& h, C' b6 K) x 2.2.1 最大间隔法_
: z, L# ?' W: B0 a 2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机
* A# k) i' A# \: g6 w 2.2.3 支持向量4 [1 C, r5 `9 D* X
2.3 线性支持向量分类机 {6 w/ R) q$ v' j- J$ \3 ^ s
2.3.1 最大间隔法
8 r! j$ Q; l2 m& [: |7 ~* t 2.3.2 线性支持向量分类机
4 P5 s0 v+ c; A+ I& `第3章 线性回归机
1 m( j3 c( \/ P( ]4 p6 J7 u3.1 回归问题和线性回归问题
* W! R- K5 C8 b5 I3.2 硬ε带超平面3 A0 v, T' Y6 @' G+ A
3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面" N! V5 Q+ v) d1 E: S6 x% k3 \
3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划# E& d7 @; a: F# s
3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题
9 }: y0 \% g& \* Q$ x3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
@6 M8 g. X( A* p* R 3.3.1 原始问题
& b7 N2 q: {1 M5 U% N) z; Q# } 3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系8 u' [% K" o Z4 G9 @ ^4 w
3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
( B0 O8 a, m- c" w0 ]8 @3.4 线性ε-支持向量回归机
) ~7 U1 c [& q9 _3 b# W0 o 3.4.1 原始问题
/ b. U' c5 S' h0 G; v7 ^ 3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
$ N' ]; e6 _1 B* q7 U- b 3.4.3 线性ε-支持向量回归机* d. u' @. m, h+ p5 @
第4章 核与支持向量机5 S) z* k3 \) Y: Z, ]8 t! d% s
4.1 从线性分划到非线性分划
( o: e; s' L$ V7 A" [' s y; { 4.1.1 非线性分划的例子
( _5 [: Z- c: p0 s/ m2 ^' O. A 4.1.2 基于非线性分划的分类算法
) h+ M# b. ~* ^# U4 b' b 4.1.3 基于非线性分划的回归算法5 ]9 f; _! Z; _9 j; z2 G
4.2 核函数
" w9 {% D1 `4 |+ B4 h% Q8 Z/ A 4.2.1 核函数及其特征1 s {' Y- {& y2 H* U$ I3 G' Y% }
4.2.2 核函数的判定和常用的核函数
( q( h+ u' v5 L3 k4 G4.3 支持向量机及其性质& ~/ Q& z/ P; L% t
4.3.1 支持向量分类机. T9 m1 r6 {& ^' P
4.3.2 支持向量回归机
) K6 a: S' ]7 d; G/ N. M6 P4.4 支持向量机中核函数的选取8 g. t% x! C" \; v' \1 D
4.4.1 已知训练集时核函数的选取3 q; V# `' [$ v" i) y
……. U- n1 |. n3 B
第5章 C-支持向量分类机的统计学基础2 P0 }$ h9 j" h
第6章 模型选择5 h& s1 r- |( ]
第7章 算法3 ?" B0 N- ]7 K/ X( H N8 ^
第8章 支持向量机的变形与拓广
7 B. {7 a/ P- j7 K) D参考文献
@3 f: }6 O% g3 @% o索引" \; t" S5 l% n! o$ A
0 i: j' y) H# T$ Q& J
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1 t3 q: a" T7 J# Y! o0 A# h
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! B' {+ o7 Z1 l
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! i2 d }( e+ v1 S `; }
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0 ?) ?& w! D- ^/ C8 I% z
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狗仔卡
发表于 2011-11-4 10:28:12
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